Ich erstelle einen produktionsreifen Python-Backend mit FastAPI oder Django

Die meisten KI-Funktionen scheitern in der Produktion, weil das Backend um sie herum nicht dafür gebaut wurde, echten Traffic, gleichzeitige Anfragen oder skalierende Last zu bewältigen. Ich entwickle die Python-Backend-Schicht, die dein Produkt auch nach der Demo-Phase langfristig unterstützt.

Je nach Stack setze ich FastAPI oder Django ein, um REST- oder GraphQL-APIs, PostgreSQL-Datenmodelle, Redis-Caching und Celery-Hintergrundarbeiter für alles, was eine Anfrage nicht blockieren soll, einzurichten. Das Deployment erfolgt Dockerisiert und wird mit einer einfachen CI/CD-Pipeline zu AWS geliefert.

Das Ziel ist ein Backend, das in der besten Weise langweilig ist: vorhersehbar, beobachtbar und für einen anderen Entwickler leicht aufnehmbar. Wenn du LLM-Features integrierst, strukturiere ich die Architektur so, dass diese Aufrufe keinen Flaschenhals oder Single Point of Failure darstellen.

Vor dem Schreiben des Codes frage ich nach deinem aktuellen Stack, erwarteter Last und Integrationspunkten, damit der Umfang genau auf deine Bedürfnisse abgestimmt ist.